Digitales Datenmanagement für Banken

Digitales Datenmanagement für Banken

Banken müssen im digitalen Zeitalter ein ganzheitliches Datenmanagement etablieren, das Bank und Kunden Mehrwert bringt

Digitalisierung spielt in allen Branchen eine bedeutendere Rolle. Auch Banken erkennen zunehmend, dass die neuen Technologien ihnen neue Möglichkeiten bieten, die Finanzdienstleistungen effizienter machen. Lange wurde Digitalisierung als Bedrohung gesehen. Etwa, weil neue Anbieter – wie zum Beispiel FinTechs – auftauchten und immer mehr Konkurrenten sogar aus völlig anderen Branchen kamen. Die Kundenerwartungen steigen kontinuierlich: Damit geraten herkömmliche Bankdienstleistungen tatsächlich unter Zugzwang. Mit dem technologischen Wandel entstehen so neue Geschäftsmodelle, es ändern sich die Organisationsformen der Arbeit. Banken transformieren sich zu Technologieunternehmen. 

Unterstützung von außen

Am Markt tummeln sich einige Anbieter für Lösungen bei Datenmanagement, die unter anderem auch genau auf den Finanzsektor abgestimmt sind. Dazu zählt etwa die OeKB Business Service GmbH, eine IT-Tochter der Österreichischen Kontrollbank AG. Auch manche Start-ups werden mit ihren Softwarelösungen und IT-Tools zu Partnern der Bank. 

Datenmanagement: Daten sind das neue Gold

Immer mehr online agierende Menschen hinterlassen automatisch immer mehr Spuren im Netz. So gewinnt Big Data durch die Digitalisierung der Gesellschaft an Bedeutung. Moderne Banken machen sich das mit Digital Data Management zunutze, denn Daten alleine sind zu wenig. Entscheidend ist, aus den Daten jene Informationen zu ziehen, die zu neuen Erkenntnissen führen. Schließlich sind Daten der Rohstoff für eine schnellere Entscheidungsfindung. Mit Digital Data Management lassen sich kundenspezifische Daten einheitlich erfassen, umgekehrt kann dadurch auch das Kundenerlebnis verbessert werden. Die Banken sind vielseitiger, effizienter und vor allem wettbewerbsfähig. Entscheidend ist, Daten so aufzubereiten, dass die Algorithmen damit arbeiten können, denn mit ihnen können Vorhersagemodelle entwickelt werden. Per Künstlicher Intelligenz und Machine Learning lassen sich daraus Muster und Zusammenhänge aus den Daten ableiten, um zukünftige Vorhersagen – etwa im Bereich Kauf- und Verkaufsentscheidungen – zu treffen. Mit dieser Analytik erkennen die Finanzdienstleister rascher Trends und bleiben stets am Zahn der Zeit. 

Aufgaben des Digital Datenmanagement

Ziel des digitalen Datenmanagements ist es, aus den gewonnenen Informationen neue Produkte entstehen zu lassen. Je besser das ein Unternehmen bewerkstelligt, desto weiter positioniert man sich im Wettbewerb auf der Siegerstraße. Digital Data Management erleichtert den Banken die Umsetzung der neuen Dienstleistungen. Basisaufgabe des Digital Data Managements ist jedoch erst einmal, dass die Daten sicherer werden, gegen Hackerangriffe geschützt sind und nur autorisierte Personen auf die abgespeicherten Daten zugreifen können. Zu den Basics zählt auch die Gewährleistung von genügend Speicherkapazität und reibungsloser Prozessverläufe, um trotz steigender Datenmenge die Rechen- und Leistungsfähigkeit nicht zu beeinträchtigen. Banken verfügen sehr oft über viele Datenpools, die allerdings örtlich voneinander getrennt sind. Digital Data Management verknüpft diese verschiedenen Systeme – über Schnittstellen fließen die Daten zusammen, um daraus Synergien zu erzielen. 

Datenschutz zwingt zu rechtskonformer Datenverwaltung

Banken verfügen über besonders vertrauenswürdige Daten. Die zunehmend strengeren Dokumentationspflichten zwingen die Finanzinstitute zu einer professionellen Data Governance. Das bedeutet, dass man vor allem die Prozesse der Datengewinnung und des Datenmanagements optimiert. Höchste Priorität haben daher die Schaffung einer fundierten Datengrundlage und ein professionelles Datenmanagement. Transparenz ist ein Schlagwort, das im Zeitalter der Digitalisierung ebenfalls zu den Gewinnern zählt: Mit einem Digital Data Management lassen sich Prozesse leichter nachverfolgen und schaffen neues Vertrauen.

Exkurs: Fünf wichtige Gründe

Digital Data Management nutzen, um

  • den vorhandenen Datenschatz greifbar zu machen
  • aus Big Data die brauchbare Information abzuleiten
  • Administration abzubauen
  • Prozesse zu vereinfachen und zu beschleunigen
  • neue digitale Produkte zu entwickeln

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